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課程時長 21 時間：
課程簡介
製造業人工智能簡介
- 智能製造與工業 4.0 趨勢
- 運營中人工智能應用案例概覽
- 關鍵績效指標與 KPI
數據收集與準備
- 製造業數據來源（傳感器、PLC、MES）
- 時間序列數據的清理與格式化
- 使用 Pandas 和 Jupyter 進行預處理
描述性與診斷性分析
- 數據探索與視覺化
- 相關性分析與根本原因識別
- 使用 Power BI 自定義儀表板
用於流程優化的機器學習
- 監督式與無監督式學習
- 用於模式發現的聚類分析
- 用於預測的回歸與分類
用於預測性維護與品質的人工智能
- 異常檢測與預測性預警
- 故障預測模型
- 通過模型洞察提升產品品質
實時分析與反饋循環
- 流數據與實時處理
- 與 SCADA/MES 系統集成
- 用於自動流程調整的反饋
案例研究與綜合項目
- 對真實世界數據集進行動手分析
- 設計並驗證優化模型
- 最終展示由人工智能驅動的改進計劃
總結與後續步驟
最低要求
- 了解製造流程或運營管理
- 具備數據分析或基於 Excel 的報表經驗
- 熟悉基本的編程或腳本知識
目標受眾
- 流程工程師
- 工廠主管
- 精益六西格瑪專業人士
